AI提效：编写性能测试的skills实战

面试求职「面试试题小程序」内容涵盖 测试基础、Linux操作系统、MySQL数据库、Web功能测试、接口测试、APPium移动端测试、Python知识、Selenium自动化测试相关、性能测试、性能测试、计算机网络知识、Jmeter、HR面试命中率杠杠的。大家刷起来…职场经验干货软件测试工程师简历上如何编写个人信息一周8个面试软件测试工程师简历上如何编写专业技能一周8个面试软件测试工程师简历上如何编写项目经验一周8个面试软件测试工程师简历上如何编写个人荣誉一周8个面试软件测试行情分享这些都不了解就别贸然冲了.软件测试面试重点搞清楚这些轻松拿到年薪30W软件测试面试刷题小程序免费使用永久使用skill概览我们先看一下这个 skill 的目录结构.codebuddy/skills/perf-test/ ├──assets/# 测试数据文件 │├──apps.json# 应用数据 │├──perf_docs_list.jsonl# 文档列表压测用 │├──shared_kbs.json# 共享知识库数据 │├──spaces.json# 空间数据 │└──test_full.json# 完整测试数据 ├──references/# 参考文档 │├──api-notes.md# API 接口说明 │└──locust-cookbook.md# Locust 使用手册 ├──scripts/# 脚本文件 │├──common/# 公共工具模块 ││├──__init__.py ││├──asset_store.py# 资产存储管理 ││├──batch_runner.py# 批量执行器 ││└──cli_utils.py# 命令行工具 │├──add_users_to_space.py# 添加用户到空间 │├──create_apps.py# 批量创建应用 │├──create_shared_kbs.py# 批量创建共享知识库 │├──create_spaces.py# 批量创建空间 │├──create_users.py# 批量创建用户 │├──gen_doc_variants.py# 生成文档变体 │├──locust_create_users_and_join_space.py# 压测创建用户并加入空间 │├──locust_describe_space_list_perf.py# 压测查询空间列表 │├──locust_list_app_perf.py# 压测查询应用列表 │└──locust_list_shared_knowledge_perf.py# 压测查询共享知识库列表 └──SKILL.md# Skill 说明文档SKILL.md 整个 skill 的提示词用来指导 skill 执行一般来说要把 skill 详细的工作流定义在里面scripts 目录为 skill 准备的脚本因为我们不能每次都让大模型自由发挥通过与大模型进行历史对话我们有过多次比较靠谱的执行方案。所以我们需要让大模型把当时靠谱的方案落地成脚本这样以后重复执行的时候就可以稳定且正确的执行这一步至关重要。references 目录执行任务的参考文件SKILL.md 主要定义工作流而如果需要他动态生成一些代码文档或者执行具体任务则需要到这个目录下的文件进行参考。可以说这个目录下的文件是执行任务的具体的手册 我通常叫它 cookbook它同样至关重要。而在本案例中我主要保存了编写 locust 脚本的手册。这个后面会给大家展开看。assets 目录翻译成中文叫资产其实就是保存 skill 运行时产生的临时和结果文件。这个skill的第一个提示词我希望编写一个skill。 项目背景在私有化项目中经常有在客户的要求下进行性能测试的需求。为了完成这个性能测试的需求需要事先造一些数据进行准备。并且可能每个客户的需求不固定所以我希望一个可以灵活按客户需求造数据并生成压测脚本的skill。 常用的造数据需求 1. 工作空间需要事先创建多个工作空间。支持指定账号 2. 应用支持指定账号和某个或者某些空间创造足够数量的应用。 3. 支持给定一个主账号创建多个子账号。 4. 支持给定一个空间和这一些账号 把账号拉进这个空间。 为了实现这样的需求 我希望这个skill先创建一些原子性的脚本 1. 创建工作空间的脚本参数是账号信息和空间的数量。 脚本要把创建的所有空间id记录在一个json文件中。 2. 创建应用的脚本。参数是账号信息空间id和应用数量。 3. 创建用户的脚本给定主账号信息和创建的用户数量并且把用户的信息记录在一个json文件中 4. 创建把用户加入到空间的脚本给定空间id和用户数组执行的时候需要使用之前记录下来的空间id和用户id 为了执行批量创建用户和把用户加入到空间中。我们有两个接口使用curl的调用方式如下 curl -X POST https://341dev.adp-private.com/cgi/capi\ -H Authorization: TC3-HMAC-SHA256 Credentialde1b1bde9fe44d3eab4e2fab59/2026-03-20/ihava/tc3_request, SignedHeaderscontent-type;host;x-tc-action, Signaturee8201c8698dd634eb3c046a87e92995a2d29f35fae8f9abc684947c44806f188\ -H Content-Type: application/json; charsetutf-8\ -H Host: 341dev.adp-private.com -H X-TC-Action: AddUsersToSpace\ -H X-TC-Timestamp: 1773995396\ -H X-TC-Version: 2023-11-30\ -H X-TC-Region: ap-guangzhou\ -d { regionId: 1, serviceType: ihava, cmd: AddUsersToSpace, data: { Accounts: [ bruce-2 ], SpaceId: default_space } } curl -X POST https://341dev.adp-private.com/cgi/capi\ -H Authorization: TC3-HMAC-SHA256 Credentialde1b1bde9fe44d3eab4e2fab59/2026-03-20/ihava/tc3_request, SignedHeaderscontent-type;host;x-tc-action, Signature9c80e4ff96d42673ba6b371d9b3db3686d73dcb27cbd7b65eeb024b93b82b2ef\ -H Content-Type: application/json; charsetutf-8\ -H Host: 341dev.adp-private.com -H X-TC-Action: AddUsers\ -H X-TC-Timestamp: 1773990975\ -H X-TC-Version: 2023-11-30\ -H X-TC-Region: ap-guangzhou\ -d { from: , token: , regionId: 1, serviceType: lke, cmd: AddUsers, data: { CName: 批量创建账号, Pwd: ezPrHWet3O483X0fJlz1m2MY7ly/gDZy1BAK5ukb6iK9muhNyLCk5jEdc2RrlLhxk9dm12oNZwWr9XqGfMuXfHuwkvb0rUpYG7Brvvrfkj5Mqz0H4gHWeSvMKjfBD7EMFjCJoOkGrsFV5uFWDl69d1NqSWoCUcOWVuXfrzXf/lgHebAnyRAcsRj1BJfn7DsgZvP77BrybeciJE/uVbKaJo38I8E2mxK6hMOmM2dJAbud3hams4mZHHFlcwH6mBfQUJZ0/lOp2soBQnrj/4MAxg2YPQ/QRt5lEzFKV4ota1cXs5tREeHo1dz6/7rJpj78pClBBF/5QiHmLpU/71A, Account: bruce-2 } } 我 希望你结合现有的代码创建这四个脚本。后续使用上 用户会说明要造什么要的数据多少个空间多少个应用等等信息到时候你需要调用这些脚本来完成用户的需求第一个提示词主要为压测做一些数据准备。因为我十分确定需要四个脚本来准备压测数据所以直接让大模型先生成这四个脚本。而它产生的 SKILL.md 如下--- name:perf-data-prep description:Thisskillshouldbeusedwhenusersneedtoprepareprivate-deploymentperformance-testdatabybatchcreatingworkspaces/apps/usersandaddingusersintospaceswithreusableatomicscriptsandJSONassetchaining. disable-model-invocation:false --- # 私有化压测数据准备 Skill ## 使用时机 -需要在私有化环境做压测前数据准备 -需要按指定账号批量创建工作空间 -需要按账号空间批量创建应用 -需要批量创建子账号并落盘用户信息 -需要批量将账号加入指定空间 ## 能力边界 -本skill提供4个原子脚本支持串行或按需组合调用 -脚本结果会写入统一JSON资产文件便于后续脚本复用 -脚本内部复用仓库现有Service/API不手写签名或明文密钥 ## 目录与脚本 -scripts/create_spaces.py批量创建空间并记录SpaceId -scripts/create_apps.py在指定空间批量创建应用 -scripts/create_users.py批量创建用户并记录用户信息 -scripts/add_users_to_space.py批量把用户加入空间 -scripts/common/asset_store.py统一资产JSON读写 -scripts/common/cli_utils.py命令行参数与输入解析 -scripts/common/batch_runner.py批量执行、重试、节流 ## 资产文件约定 默认资产文件可放在skill目录下或通过参数覆盖 -spaces.json -users.json -apps.json 统一结构示例 { run_id:20260324_143501, spaces:[], users:[], apps:[], failed:[] } ## 推荐执行链路 1.先建空间create_spaces.py 2.再建用户create_users.py 3.把用户加到空间add_users_to_space.py 4.在空间建应用create_apps.py ## 调用示例 python3.codebuddy/skills/perf-data-prep/scripts/create_spaces.py--accountMaster_Default--count5--output.codebuddy/skills/perf-data-prep/assets/spaces.json python3.codebuddy/skills/perf-data-prep/scripts/create_users.py--accountMaster_Default--count20--user-prefixperf_u--password-encrypted加密密码串--output.codebuddy/skills/perf-data-prep/assets/users.json python3.codebuddy/skills/perf-data-prep/scripts/add_users_to_space.py--accountMaster_Default--space-idspace_id--users-file.codebuddy/skills/perf-data-prep/assets/users.json--output.codebuddy/skills/perf-data-prep/assets/membership.json python3.codebuddy/skills/perf-data-prep/scripts/create_apps.py--accountMaster_Default--space-idsspace_id1,space_id2--count-per-space30--app-prefixperf_app--output.codebuddy/skills/perf-data-prep/assets/apps.json ## 参数设计原则 -数量参数均为正整数 -所有输入支持“命令行直传”和“从资产JSON读取”两种方式 -支持--run-id以实现多批次可追踪 -支持--retry、--interval控制重试与节流 ## 故障处理 -每次API调用均检查Response.Error -失败项写入failed数组不吞错 -总结输出成功数/失败数/关键失败原因 ## 安全要求 -不在日志中输出明文密钥、密码 -用户创建脚本仅接收外部传入密文密码串不做明文加密 -复用BaseApi.do_req_by_env做签名与环境路由 ## 参考 -详细接口备注见references/api-notes.md这里需要注意的是我当前正在我们的自动化测试项目中编写这个 skill所以很多知识已经保存在项目中了。比如创建空间应用的接口已经在项目中编写过大模型通过检索可以自动检索到。 而我得提示词中给出的两个接口的调用方法这是因为这两个接口还不存在于项目中所以需要在提示词中给出。这时我测试一下结果如何当我用自然语言对大模型说我需要创建 5 个工作空间的时候​可以看到效果还不错报错后它还能告诉我错误原因。除了 skill.md 文件外scripts 目录下也保存了多个 python 脚本用来在以后随时能完成这样的需求。我们接下来的工作是通过一次又一次的对话完善这个 skill。比如在执行第 N 次对话的时候我开始要他有能力动态生成不同场景的 locust 压测脚本。第N次对话现在私有化需求中也有很多针对用户的临时的定制化需求需要临时组装脚本并且要求一个脚本就包含了所有的依赖不能依赖其他文件。所以我希望你修改一下这个skills 当用户说我要做性能测试的时候需要先说明是否需要做数据准备如果用户没说你需要去询问。 当用户说组装一个性能测试脚本的时候会说出自己的场景要求你需要现场编写一个locust脚本提供给客户。并询问用户是否需要帮用户执行如果用户说需要则用locust的headlees模式去运行。 为了能更准确的编写和拼装locust脚本我希望你能先把一些常用的规范的接口调用和指标统计方式写成一个参考。保存下来这样后面可以更准确的参考编写locust脚本。现在可以先参考locust_standard_mode_perf.py这里面有 创建应用的接口包含了重试 上传文档并等待文档导入完成的接口 应用发布的接口 在用户端对话的方法 以上也都有相关指标的计算方法和上报到locust的方法。我希望你能把这个脚本知识沉淀下来保存在skill的文件里用来以后进行参考。 好现在开始实现我的诉求吧。上面的提示词就是希望大模型生成一个 references 目录下的 cookbook 了。 大家请仔细阅读一下这段提示词从中我们可以看到在这样一个私有化的压测项目中根据不同的用户会有不同诉求的压测需求。 比如客户 A我希望在有 500 个空间 1W 个用户的情况下压测查询应用和用户的接口。客户 B我希望压测智能体的知识问答对话场景并统计 TTFT吐字率等指标。客户 C我们的知识库非常庞大我希望压测 2W 个知识库的情况并上传 10w 的 PDF 文档。客户 Dbalbalbalbalba 等 N 多需求。可以看到在我们的项目中压测场景是不固定的不同的用户有不同的诉求。所以希望 skill 能动态的快速生成压测脚本给到用户场景下测试。这也是这段提示词的意义。 执行过后大模型会生成一个初始的 cookbook 文件而我们经过一轮轮优化和补充目前我们的 cookbook 是这样的# Locust 压测脚本编写参考手册Cookbook 本文档从tool/pef_test/locust_standard_mode_perf.py中提取关键知识用于指导编写**完全独立**的ADP私有化Locust压测脚本。 **核心原则**脚本必须一个文件包含所有依赖不能import项目内其他模块。仅依赖pip install locust requests可安装的标准库。 --- ## 目录 1.[脚本整体结构](#1-脚本整体结构) 2.[环境变量与常量配置](#2-环境变量与常量配置) 3.[基础设施层](#3-基础设施层) -3.1TC3-HMAC-SHA256签名 -3.2xxxAPI调用封装post_yun_api -3.3S3V4签名MinIO上传 -3.4SSE流式解析 4.[业务API层](#4-业务-api-层) -4.1创建应用带重试 -4.2删除应用 -4.3获取存储凭证上传文档到MinIO -4.4保存文档到知识库SaveDoc -4.5等待文档导入完成 -4.6应用发布创建发布等待发布成功 -4.7获取应用AppKey -4.8ChatSSEV2对话用户端 -4.9查询应用列表ListApp -4.10查询空间列表DescribeSpaceList -4.11列举共享知识库ListSharedKnowledge 5.[指标统计与Locust上报](#5-指标统计与-locust-上报) -5.1fire_success/fire_failure -5.2TTFT首Token延迟 -5.3吐字率tokens/s -5.4Token统计input/output/total 6.[LocustUser编写模式](#6-locust-user-编写模式) -6.1User类基本结构 -6.2workflow编排与步骤管理 -6.3步骤失败回填backfill_skip_failures -6.4控制流异常处理 -6.5资源清理finallyon_stop 7.[运行方式](#7-运行方式) 8.[文件驱动数据压测数据耗尽自动停止](#8-文件驱动数据压测数据耗尽自动停止) ---上面只给出了这个 cookbook 文件中开头那部分的目录结构因为源文件实在太大了想要源文件的同学可以在星球群里跟我要。可以看到这里定义了各个指标的计算法方法sse 协议的通信细节接口鉴权各个重要接口的调用 Demolocust 压测的各种策略6,7,8 条。这些是 skill 动态生成 locust 脚本的关键信息如果没有这些让大模型每次自由发挥那它天马行空的什么奇形怪状的脚本都能生成的出来。这样就不可控了。经过N次调优后的SKILL.md--- name:perf-test description:Thisskillshouldbeusedwhenusersmentionperformancetesting,stresstesting,loadtesting,orbenchmarking(性能测试、压测、压力测试).Itcoversthefullworkflowincludingdatapreparation(batchcreatingworkspaces/apps/users),assemblingLocustscripts,andrunningperformancetestsagainstprivate-deploymentorcloudenvironments. disable-model-invocation:false --- # 私有化性能测试 Skill ## 使用时机 当用户提到以下任何一种场景时加载本skill -**性能测试**用户说做性能测试、压测、性能压测等 -**数据准备**需要在私有化环境做压测前数据准备批量创建空间/应用/用户/加入空间 -**组装压测脚本**用户说组装一个性能测试脚本、写一个 locust 脚本、编写压测脚本等 --- ## 流程入口判断重要⚠️ 当用户触发本skill时**必须先判断用户意图**进入对应的流程 ### 入口 A用户说我要做性能测试 / 做压测 用户只说了要做性能测试但没有明确需要什么此时需要先**询问确认**。 **执行步骤** 1.**询问用户是否需要数据准备**使用ask_followup_question工具 -提问您的性能测试需要做哪些准备工作 -选项 -需要数据准备批量创建空间/应用/用户等 -需要组装一个压测脚本locust 脚本 -两者都需要先数据准备再组装脚本 -我只是有个问题想咨询 2.**根据用户回答分流** -选择数据准备→进入**[流程1数据准备](#流程-1数据准备)** -选择组装压测脚本→进入**[流程2组装Locust脚本](#流程-2组装-locust-脚本)** -选择两者都需要→先走流程1完成后走流程2 -选择咨询→自由对话参考本skill的知识回答 ### 入口 B用户说组装一个性能测试脚本 / 写个压测脚本 用户明确要求组装脚本。 **直接进入**→**[流程2组装Locust脚本](#流程-2组装-locust-脚本)** ### 入口 C用户说做数据准备 / 批量创建空间/应用/用户 用户明确要求做数据准备。 **直接进入**→**[流程1数据准备](#流程-1数据准备)** --- ## 流程 1数据准备 ### 能力说明 -提供N个原子脚本支持串行或按需组合调用 -脚本结果写入统一JSON资产文件便于后续脚本复用 -脚本内部复用仓库现有Service/API不手写签名或明文密钥 ### 目录与脚本 -scripts/create_spaces.py批量创建空间并记录SpaceId -scripts/create_apps.py在指定空间批量创建应用 -scripts/create_users.py批量创建用户并记录用户信息 -scripts/add_users_to_space.py批量把用户加入空间 -scripts/create_shared_kbs.py批量创建共享知识库结果写入shared_kbs字段 -scripts/gen_doc_variants.py从单个docx源文件多线程批量生成差异化变体每份文档末尾插入唯一UUID文件名含序号UUID前缀 -scripts/common/asset_store.py统一资产JSON读写 -scripts/common/cli_utils.py命令行参数与输入解析 -scripts/common/batch_runner.py批量执行、重试、节流 ### 资产文件约定 默认资产文件可放在skill目录下或通过参数覆盖 -spaces.json、users.json、apps.json 统一结构示例 { run_id:20260324_143501, spaces:[], users:[], apps:[], failed:[] } ### 推荐执行链路 1.先建空间create_spaces.py 2.再建用户create_users.py 3.把用户加到空间add_users_to_space.py 4.在空间建应用create_apps.py 5.在空间批量建共享知识库create_shared_kbs.py ### 调用示例 python3.codebuddy/skills/perf-test/scripts/create_spaces.py--accountMaster_Default--count5--output.codebuddy/skills/perf-test/assets/spaces.json python3.codebuddy/skills/perf-test/scripts/create_users.py--accountMaster_Default--count20--user-prefixperf_u--password-encrypted加密密码串--output.codebuddy/skills/perf-test/assets/users.json python3.codebuddy/skills/perf-test/scripts/add_users_to_space.py--accountMaster_Default--space-idspace_id--users-file.codebuddy/skills/perf-test/assets/users.json--output.codebuddy/skills/perf-test/assets/membership.json python3.codebuddy/skills/perf-test/scripts/create_apps.py--accountMaster_Default--space-idsspace_id1,space_id2--count-per-space30--app-prefixperf_app--output.codebuddy/skills/perf-test/assets/apps.json # 在默认空间批量创建 10 个共享知识库主账号 python3.codebuddy/skills/perf-test/scripts/create_shared_kbs.py \ --count10 \ --output.codebuddy/skills/perf-test/assets/shared_kbs.json # 指定空间和账号 python3.codebuddy/skills/perf-test/scripts/create_shared_kbs.py \ --accountMaster_Default \ --space-idspace_id \ --count20 \ --kb-prefixperf_kb \ --output.codebuddy/skills/perf-test/assets/shared_kbs.json ### 参数设计原则 -数量参数均为正整数 -所有输入支持命令行直传和从资产 JSON 读取两种方式 -支持--run-id以实现多批次可追踪 -支持--retry、--interval控制重试与节流 ### 故障处理 -每次API调用均检查Response.Error -失败项写入failed数组不吞错 -总结输出成功数/失败数/关键失败原因 --- ## 流程 2组装 Locust 脚本 ### 核心原则重要⚠️ 1.**完全独立**脚本必须一个文件包含所有依赖**不能import项目内其他模块** 2.**最小依赖**仅依赖pip install locust requests可安装的标准库 3.**环境变量驱动**所有连接信息通过环境变量覆盖 4.**内置签名**TC3-HMAC-SHA256签名和S3V4签名必须内嵌在脚本中 ### 执行步骤 #### Step 1收集用户需求 向用户了解以下信息使用ask_followup_question工具 **必须了解的信息** -**压测场景**需要压测什么业务流程 -示例选项标准模式全流程创建应用→上传文档→发布→对话→清理、纯对话压测、创建应用压测、文档上传压测、自定义场景等 -**目标环境**私有化环境的Host地址、SecretId/SecretKey等可以后续通过环境变量传入 **可选了解的信息** -并发用户数、运行时长 -是否需要特殊的指标统计 -是否有特殊的业务参数 #### Step 2参考 Cookbook 编写脚本 根据用户描述的场景**参考references/locust-cookbook.md**中的代码片段和模式来编写独立locust脚本。 **编写规范** 1.**文件头**包含完整的文档字符串说明场景、指标、依赖、运行方式、环境变量 2.**导入区**标准库requestslocust参考cookbook的导入清单 3.**常量区**所有可配置项通过os.getenv()读取提供合理默认值 4.**基础设施层**按需包含以下组件从cookbook复制 -get_tc3_headers()调用xxxAPI时必须包含 -post_yun_api()调用xxxAPI时必须包含 -get_s3_v4_signature()upload_file_to_minio()上传文档时必须包含 -process_response_sse()SSE对话时必须包含 5.**业务API层**根据场景按需包含从cookbook复制/裁剪 6.**Locust上报工具**fire_success()fire_failure()必须包含 7.**LocustUser类**参考cookbook的workflow编排模式 8.**文件驱动数据**如果用户提到以下需求**必须参考cookbook第8章** -从文件读取数据、每个并发用不同数据、数据用完停止→使用**8.2Queue消耗方案**数据不重复耗尽自动停 -数据可以重复、按时间跑、循环使用数据→使用**8.6循环读取方案**itertools.cycle或random.choice配合-t停止 **脚本输出位置** -优先复用skill内置脚本.codebuddy/skills/perf-test/scripts/ -如需定制场景再保存到tool/pef_test/目录 **内置常用查询压测脚本开箱即用** -locust_list_app_perf.py压测ListApp默认PageSize15统计响应时间指标 -locust_list_shared_knowledge_perf.py压测ListSharedKnowledge默认PageSize15统计响应时间指标 -locust_describe_space_list_perf.py压测DescribeSpaceList无分页参数统计响应时间指标 **内置脚本运行示例** locust-f.codebuddy/skills/perf-test/scripts/locust_list_app_perf.py--headless-u10-r2-t5m locust-f.codebuddy/skills/perf-test/scripts/locust_list_shared_knowledge_perf.py--headless-u10-r2-t5m locust-f.codebuddy/skills/perf-test/scripts/locust_describe_space_list_perf.py--headless-u10-r2-t5m #### Step 3询问是否执行 脚本编写完成后**必须询问用户是否需要帮助执行**使用ask_followup_question工具 -提问压测脚本已编写完成是否需要我帮你执行 -选项 -是帮我执行headless 模式 -否我自己执行 #### Step 4执行脚本如果用户选择执行 使用locust**headless模式**运行脚本 # 基本执行询问用户并发数和时长 locust-f脚本路径--headless-u并发用户数-r孵化率-t运行时长 # 示例 locust-ftool/pef_test/locust_chat_only_perf.py--headless-u5-r1-t5m 执行前需确认 1.环境变量是否已设置ADP_HOST、ADP_SECRET_ID、ADP_SECRET_KEY等 2.如果未设置提示用户设置或使用默认值 3.并发用户数-u和运行时长-t --- ## 指标统计规范 ### 标准指标命名 |指标名称|说明|单位| |---------|------|------| |0_workflow|总流程成功/失败|ms| |1_create_app|创建应用|ms| |2_upload_and_import_doc|文档上传并导入|ms| |3_release_app|应用发布|ms| |4_chat|对话|ms| |4_chat_ttft|首Token延迟|ms| |4_chat_tokens_per_second|吐字率|tokens/s| |5_delete_app|清理应用|ms| ### 命名规则 -使用**数字前缀**表示步骤顺序0_workflow排最前 -失败分类使用下划线后缀4_chat_error_rate_limit、4_chat_error_question_sensitive --- ## 安全要求 -不在日志中输出明文密钥、密码 -脚本中的默认SecretId/SecretKey仅用于开发调试生产环境必须通过环境变量覆盖 -用户创建脚本仅接收外部传入密文密码串不做明文加密 -数据准备脚本复用BaseApi.do_req_by_env做签名与环境路由 --- ## 参考 -详细接口备注见references/api-notes.md -Locust脚本编写参考手册references/locust-cookbook.md⚠️编写压测脚本时必须参考此文档执行效果当我要求它执行压测并给它相关的参数后 它会自动执行并且给出相对完备的报告比如​​​最后总结一下一个好的 skill需要具备我上面提供的目录结构SKILL.md规定要如何执行这个 skill它是 skill 的大脑是规定工作流程的地方。scripts 目录为了能让 skill 每一次都稳定执行历史的最佳方案需要让大模型落地成成熟的脚本保证后续稳定运行。references 目录skill 的参考手册与 cookbook如果说 scripts 是保证历史中出现的场景能稳定执行下去那么对于那些需要根据需求由 skill 动态来生成解决方案时就由 references 来保证生成的准确性。以上三个东西我认为是缺一不可的。最后下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】​​​​​